|
|
Absolute deviation, 绝对离差* |6 b" G7 P) w4 n
Absolute number, 绝对数7 t5 P6 h$ s5 C7 `
Absolute residuals, 绝对残差
- ]4 Y" p( Z& ]; S) }Acceleration array, 加速度立体阵
) Z: d2 K# C8 U( Y, S! JAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
; ^; q8 z1 _- E! TAcceleration normal, 法向加速度
# Y; \2 c* q7 hAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
1 Q `; Q5 \: Q4 u1 aAcceleration tangential, 切向加速度; u7 r8 {% @% x6 B
Acceleration vector, 加速度向量6 f4 Q4 c6 }' a$ ]( N, ]
Acceptable hypothesis, 可接受假设3 x# k9 u% M B6 U0 C
Accumulation, 累积$ x) I- V4 U/ O* n% T
Accuracy, 准确度/ k3 p u: M: d4 r6 H
Actual frequency, 实际频数
/ B8 C) R& f2 }( y3 n% D& i, x0 cAdaptive estimator, 自适应估计量* _" v7 N1 w5 N7 c
Addition, 相加4 F/ w6 z- Q7 y2 M+ \% A% W
Addition theorem, 加法定理
( }9 p* ?: X# x5 U0 X7 l3 SAdditivity, 可加性
9 n3 {* c6 U6 X2 D9 _$ _; A+ p$ P9 DAdjusted rate, 调整率
. h7 F3 Q) i2 ~; ~* A& v R2 GAdjusted value, 校正值% M0 Y H h3 J- o2 [
Admissible error, 容许误差( O9 ]; P* c1 G( M% H; \
Aggregation, 聚集性
& Q. t. i6 ^! S5 bAlternative hypothesis, 备择假设
x2 {+ H" t. h* R3 J& j K" xAmong groups, 组间( @0 v* O% p7 a1 _8 w0 A p
Amounts, 总量
. P- t- ?1 _- V. N7 y; x, \" RAnalysis of correlation, 相关分析9 T& e! d- h. `* `
Analysis of covariance, 协方差分析
5 X# W5 K( M9 G% z6 AAnalysis of regression, 回归分析1 I k' q; _& [8 ?$ Z
Analysis of time series, 时间序列分析 _) _: f F; u5 r
Analysis of variance, 方差分析. ^( z% ] a7 I7 t
Angular transformation, 角转换+ m) _8 Z5 z0 R- }4 o9 B" m1 q5 ~
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
" b4 x% v. [" f4 {ANOVA Models, 方差分析模型. R/ @' H7 d& W9 w2 p: `, y
Arcing, 弧/弧旋" A# ^- @5 F& ^- C* Q4 @1 q
Arcsine transformation, 反正弦变换
; Z; e8 G! X! m) mArea under the curve, 曲线面积
, q9 S9 j, Q# k, ]9 vAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 [% p- Z }$ E, }4 F$ F: f4 w
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
! O2 H4 D) h- j" T, \2 _& FArithmetic grid paper, 算术格纸
; i$ D- S5 c" [# jArithmetic mean, 算术平均数
) z5 X. Z! ~3 }% \" LArrhenius relation, 艾恩尼斯关系' i, k( [: y8 h+ |# h5 \
Assessing fit, 拟合的评估( W6 R) C7 z% s' s/ m1 @& V; C7 q9 q
Associative laws, 结合律) Q8 I A- J7 t d8 O
Asymmetric distribution, 非对称分布
- m* E9 T3 F8 @1 EAsymptotic bias, 渐近偏倚6 N9 J: w8 W: @- ~% Y6 ^
Asymptotic efficiency, 渐近效率
# Q+ g1 }3 A7 Z7 P8 y: uAsymptotic variance, 渐近方差 q+ N% A8 R' B' @! b8 \& f
Attributable risk, 归因危险度
! G7 T1 e( P/ i5 i4 W0 Y: b9 FAttribute data, 属性资料
8 B7 F( w/ V, n# k3 AAttribution, 属性
) F" R j" n+ L3 L @( fAutocorrelation, 自相关
C# P" c! ~1 N% s2 w- W. ZAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
( N; t- }$ D8 ^% {2 A& xAverage, 平均数0 ? \; [+ p! d$ _0 o! {. w' r) Z
Average confidence interval length, 平均置信区间长度) Q1 w) M- m+ x1 q3 a
Average growth rate, 平均增长率; V; i) g4 G3 u% e
Bar chart, 条形图
/ R: M) j% G5 ?( R {. @% g: eBar graph, 条形图
3 S% j* C% f/ Z5 J; a H |3 k/ ?Base period, 基期$ R3 S% q: J% b
Bayes' theorem , Bayes定理7 }. p3 K5 E: Z8 B7 }
Bell-shaped curve, 钟形曲线/ S$ h9 e2 N( a- M+ z
Bernoulli distribution, 伯努力分布8 \; |0 @+ y. t! _" `
Best-trim estimator, 最好切尾估计量# ?8 W9 e/ _: V: V' |+ x- ~
Bias, 偏性
" }, L! B }7 V/ t4 `Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
/ ^4 [# i7 o; j% l9 H `% tBinomial distribution, 二项分布
5 h% i; n* h! [- T5 i E% g9 EBisquare, 双平方
' @; M( w+ b. N3 i f+ t" p- DBivariate Correlate, 二变量相关
0 Y1 s) ]2 C- M: `0 `Bivariate normal distribution, 双变量正态分布9 o K0 ~$ V' Y/ w2 Y4 s: q; @$ D
Bivariate normal population, 双变量正态总体
+ R# ?. d4 p9 ]% |Biweight interval, 双权区间4 @: h2 A7 a. r) X- f1 n
Biweight M-estimator, 双权M估计量* ~$ f0 r5 Z) S# O/ \
Block, 区组/配伍组
4 _5 [& J% ~2 o& Q& ?5 XBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
$ c( U' j2 w4 e' P- ` EBoxplots, 箱线图/箱尾图
: f) Z9 j+ z/ w5 I: ^; H9 `Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
( {. @. p' T2 \! DCanonical correlation, 典型相关
5 p) X0 w# v v6 `Caption, 纵标目
2 u& a2 `8 T1 p0 ^Case-control study, 病例对照研究+ x, J; \2 W) n; f" R1 V1 k }
Categorical variable, 分类变量
$ z; q+ q( a1 ICatenary, 悬链线! ^# ^) c0 x; a, ^" j1 e/ \
Cauchy distribution, 柯西分布
& V1 h( {& a9 {7 f5 ~" W% ECause-and-effect relationship, 因果关系
% o/ s; G! J6 K. bCell, 单元
' R, ?- P* S, w, y5 m" R }- nCensoring, 终检
; f6 Y3 s* I$ n0 O) s5 }( ~Center of symmetry, 对称中心: V7 x+ G3 t( ~+ J' A) G& n7 m
Centering and scaling, 中心化和定标' f( w- H2 G5 p2 | F4 Q4 ?
Central tendency, 集中趋势) F- r( o; B/ `
Central value, 中心值. V! w4 X& c+ X
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
( w, W3 h' n0 ^Chance, 机遇4 r$ }1 `: J$ H j
Chance error, 随机误差
! `$ G) O1 |" o0 B1 YChance variable, 随机变量
; @3 K+ ^/ b* h- h4 dCharacteristic equation, 特征方程: n# `- A0 y+ [# i
Characteristic root, 特征根
9 S. M4 A3 G M/ o; v. y8 A ECharacteristic vector, 特征向量
/ B' [7 k9 S% u+ ?5 r/ BChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
2 [6 {# M0 ~$ e& SChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' w& Z$ P6 `0 D5 t# i2 f. v5 \
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
' v: p0 A$ J F6 w. N. Z4 O) E+ GCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
# ~/ o0 g6 ~* I9 LCircle chart, 圆图 % r. U( M# \7 n1 z# j# C; H
Class interval, 组距
; E0 G+ o0 [+ |8 vClass mid-value, 组中值1 j4 r+ m; s( m; ?3 q! N
Class upper limit, 组上限) P0 B& j) p& t5 ?( G. b! C
Classified variable, 分类变量
; Z. M( C) p, p, W: hCluster analysis, 聚类分析 v4 X$ C7 g1 G+ X0 j; C9 O
Cluster sampling, 整群抽样6 N6 T' M" m) S2 O$ I# O, S+ w
Code, 代码
2 ~* e S; h/ W) U- x- X0 l, |Coded data, 编码数据
7 x, C7 ]; }. P ?, F" S, hCoding, 编码9 |. t- ?+ H" M1 {
Coefficient of contingency, 列联系数3 k/ E p( b- e
Coefficient of determination, 决定系数5 {" [, a9 Z q7 E2 t
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
6 d4 D7 K2 W: `" Y0 a- y# x$ F% OCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
- q% J) Y& n+ |: ICoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
t& k3 m* @3 e" Q9 s: M" z- X& WCoefficient of rank correlation, 等级相关系数' ]4 Y, L1 B8 G* a" Z
Coefficient of regression, 回归系数
0 Q% V8 V8 S, H9 @* Z5 ]$ J; V6 r/ JCoefficient of skewness, 偏度系数# k9 F4 y" V( S
Coefficient of variation, 变异系数
* ?; D3 {7 c- k1 S* Z OCohort study, 队列研究) S3 }; B$ ?9 Z- \' {4 Y
Column, 列: ^1 }. a' `0 Y7 H; y
Column effect, 列效应* `0 x0 d! _! P B+ k
Column factor, 列因素
6 Z) I y$ ~6 x; b; {6 U' p6 |Combination pool, 合并
1 M: g; D1 e8 ACombinative table, 组合表0 _( y2 @: u" A) h' j: k( o; \: m
Common factor, 共性因子
1 W8 p% B5 D( V; [% J5 T. yCommon regression coefficient, 公共回归系数
- O! g& {0 J) b) N7 DCommon value, 共同值
0 O8 ^! D7 O0 k* b% s% `' H7 iCommon variance, 公共方差
* Z; N- ?1 q5 M( i3 pCommon variation, 公共变异
; d, C v# m( e1 y7 fCommunality variance, 共性方差8 v) f. B0 s. { T" q2 i
Comparability, 可比性
4 ?9 B$ E* s8 l, f0 V6 B' H' sComparison of bathes, 批比较
3 k) ~, @/ g& y7 B3 Z* fComparison value, 比较值! s1 z" ?7 o) K
Compartment model, 分部模型
5 E# H% ^) g; A) a( q( QCompassion, 伸缩" o6 M* u. ^! |& U: v
Complement of an event, 补事件- d; c1 M8 V/ M) F' y
Complete association, 完全正相关
+ [* t) |- j5 k7 LComplete dissociation, 完全不相关& \; G Q, L- {5 @. c
Complete statistics, 完备统计量
8 c% t) N; |3 n* c9 s, A) q$ [Completely randomized design, 完全随机化设计
! M$ z" Y; g- T+ r" vComposite event, 联合事件1 u2 o6 Y* v5 i7 S6 W1 E
Composite events, 复合事件
/ N; @: `# w" gConcavity, 凹性* H& g& B4 A2 p# ?
Conditional expectation, 条件期望
: ^+ a; Y; F8 v8 h2 `9 t$ QConditional likelihood, 条件似然2 ?. z s% [8 q5 c1 w: z/ W0 u
Conditional probability, 条件概率* V h+ ^3 X( [+ X; w; F
Conditionally linear, 依条件线性. Y# c& ~/ n. y
Confidence interval, 置信区间1 c0 W/ O2 N8 F
Confidence limit, 置信限* f* a: [' M2 J
Confidence lower limit, 置信下限: I( _/ _/ k% I9 m
Confidence upper limit, 置信上限
. l! O2 ~+ J: |# _Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
$ p. T' d; w; l# v/ V4 K; FConfirmatory research, 证实性实验研究
/ h9 M. S% r- G' Z9 p. q. CConfounding factor, 混杂因素
3 a5 E4 ~1 i$ B4 `, BConjoint, 联合分析
4 w% R/ R2 w9 C$ k% h) p* RConsistency, 相合性
, S- e6 l( u7 c+ E4 s6 @+ ^ rConsistency check, 一致性检验- A4 D% z9 ^+ `7 \
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
) L7 Y/ P3 n% G* B% h! j4 [8 GConsistent estimate, 相合估计
" O$ j; s; x* |0 O! OConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归3 m* D' t; @7 ]" b: y7 V: B
Constraint, 约束
/ i/ k2 p D+ k! SContaminated distribution, 污染分布+ ]) T1 l: y" `, L- ^
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
u4 N9 m7 L* P* f; rContaminated normal distribution, 污染正态分布
3 H* ~/ T6 k% }7 g0 {Contamination, 污染
z( w* g# R4 V" ~) y$ kContamination model, 污染模型: e* Q: z% e4 n/ S
Contingency table, 列联表1 u8 }" B# k, v
Contour, 边界线
" U$ k( A7 e p9 jContribution rate, 贡献率: C' N' t m C9 [7 d4 U7 X
Control, 对照
5 ^/ |5 G1 ?) NControlled experiments, 对照实验
( b2 }" m, J8 I4 T; Q& `+ ?Conventional depth, 常规深度7 J ~% G# j2 }' _" w$ Y7 O
Convolution, 卷积6 P) i5 w8 e) M4 O& E8 n, `; e" g
Corrected factor, 校正因子
1 [ L5 I0 d- \4 o1 v* b0 LCorrected mean, 校正均值6 ?) `% ]3 H/ ^# }% m/ P. V; m6 f
Correction coefficient, 校正系数
( J! R* u3 m% k5 J: L5 XCorrectness, 正确性
5 H0 W6 v3 J% [2 h7 a X( f$ w# {Correlation coefficient, 相关系数) U& c, Y8 J, G5 n* r" G1 ~
Correlation index, 相关指数* R! W9 ?* x+ O+ S4 d7 \
Correspondence, 对应
/ `8 @5 R1 n9 A$ O" L. ?Counting, 计数0 B7 w6 X9 R. Z; C! m
Counts, 计数/频数
& H% H3 {; d3 e+ K7 b; LCovariance, 协方差
! e5 o# D" ]6 k. s& \6 [! vCovariant, 共变
" P$ `2 T% C7 K; I HCox Regression, Cox回归1 E' p5 y- A. \
Criteria for fitting, 拟合准则; N+ j3 T8 {2 u) R I/ S
Criteria of least squares, 最小二乘准则2 l# H9 V* A3 H3 J; K& Y/ t" o
Critical ratio, 临界比& c; F# {% t6 m/ v* I' S, c3 `
Critical region, 拒绝域+ w4 y3 X7 K; `* [% x
Critical value, 临界值
+ N+ q) l& D. |" y1 z% e2 _Cross-over design, 交叉设计+ V7 I( G7 W0 a2 g
Cross-section analysis, 横断面分析+ t' l( @# n/ P% z
Cross-section survey, 横断面调查
/ B2 s' h& d( ~0 t! b, W) DCrosstabs , 交叉表 . ?" |, J- L+ s% M9 \* A3 c
Cross-tabulation table, 复合表- M0 e C( {( ]7 D" B4 M- W* ?
Cube root, 立方根
. |7 H. `4 x( @" V/ FCumulative distribution function, 分布函数
. M0 v3 a9 x! zCumulative probability, 累计概率. d+ V ^) ~' `& c. k3 R
Curvature, 曲率/弯曲
7 }9 b3 {2 H6 x# @! J# T; c! A1 HCurvature, 曲率; [4 l# q' H* l a
Curve fit , 曲线拟和 0 U/ J' y' r/ i) d9 W# l, n
Curve fitting, 曲线拟合
+ T7 k5 x! @1 g# \% ^+ u# f# XCurvilinear regression, 曲线回归4 X! Z- ?6 `( v1 A8 [5 R
Curvilinear relation, 曲线关系
3 C# D4 f. c6 q; ~: a: {" uCut-and-try method, 尝试法. R' C$ i5 _( U) M& \
Cycle, 周期
; N" z# u; m5 g" h' O# C" @4 _Cyclist, 周期性
6 g0 L. \; S6 Q1 L, e! LD test, D检验) V: ]9 H5 w# Z: B
Data acquisition, 资料收集
, U4 z* C( N7 f& cData bank, 数据库 M/ q$ q$ y- t
Data capacity, 数据容量2 Y" J2 x0 w- e! @
Data deficiencies, 数据缺乏
& ~/ C3 N5 P) ~6 UData handling, 数据处理6 j4 l; F9 ]$ I* H& k
Data manipulation, 数据处理% L) a4 f, U+ c4 H: u
Data processing, 数据处理
! N( p. r5 Q8 P* ~$ N# t3 UData reduction, 数据缩减
0 p8 M0 ~' ?3 z( X" DData set, 数据集& }7 Q6 @3 l& e$ R2 s; T+ X
Data sources, 数据来源
2 v& x+ p. v' S! Q6 T3 pData transformation, 数据变换' I, U/ R2 D" |) K' {& S
Data validity, 数据有效性" P# J9 u5 o1 z O
Data-in, 数据输入
, ^ V# j7 V3 E. g9 r$ h, X4 M* AData-out, 数据输出
8 P% T6 n$ n- E4 q/ e( }Dead time, 停滞期
0 T% q$ r* J$ t* rDegree of freedom, 自由度# e q0 Q6 f0 J0 z* I% I- z
Degree of precision, 精密度
+ G3 i# \- u4 A# RDegree of reliability, 可靠性程度" X6 S; F7 ?( V$ d7 J
Degression, 递减
& N$ x! g( b! g% a7 Q* _Density function, 密度函数
* s1 D) |* H B9 w" BDensity of data points, 数据点的密度; M: ?2 |9 v# y9 a2 L# V
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
- L" _/ ?$ b ~$ n/ T* v( B/ D3 |/ e. DDependent variable, 因变量1 {* R I5 Z5 i/ o
Depth, 深度
" q$ E0 h0 b: p, ]& `Derivative matrix, 导数矩阵, C) P. [9 s1 ?" t) p, G i. f
Derivative-free methods, 无导数方法
% v. }3 I) s' V* Z) r9 f+ kDesign, 设计) h+ }+ P. U7 q5 ]: n
Determinacy, 确定性
1 r, X1 z5 V* g7 V# c% RDeterminant, 行列式
8 _) R$ M% j6 Z+ L6 p0 a+ f, nDeterminant, 决定因素
* I5 F$ Q; _; e2 I$ c8 KDeviation, 离差
4 w0 N3 x) b8 p: d3 q. R% N. X B% _Deviation from average, 离均差, d" y1 k* Z! H
Diagnostic plot, 诊断图 m6 i7 |! w. k& L Y2 _
Dichotomous variable, 二分变量) M' E9 f; c, Y1 t$ G
Differential equation, 微分方程5 u7 n1 N# r+ W) J1 `: Y3 E0 Q
Direct standardization, 直接标准化法3 a( A- z- W- ^
Discrete variable, 离散型变量
% R3 B0 a5 K. `2 I5 `DISCRIMINANT, 判断 : b$ L0 z7 y" C& ?* ?
Discriminant analysis, 判别分析
( T0 H8 L8 L2 CDiscriminant coefficient, 判别系数
$ _. A M# K* U' i, @; HDiscriminant function, 判别值2 e, B" }2 I, `3 h) J2 T! j1 }9 v' L
Dispersion, 散布/分散度
% k, T0 J( o( dDisproportional, 不成比例的4 [* l1 k% Q) L# Y% U; N) s$ q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
8 i, \; Y# L6 K: j4 ZDistribution free, 分布无关性/免分布$ ~: R. }. q0 j2 P
Distribution shape, 分布形状. L* {$ U9 u) H7 b
Distribution-free method, 任意分布法# e9 M4 H. M* _$ n( M2 H
Distributive laws, 分配律
' [) T9 P5 m9 h. g, B, J$ o/ Z, DDisturbance, 随机扰动项* V. M* ]6 ` o. _% b+ y
Dose response curve, 剂量反应曲线
6 m2 p7 S% I* cDouble blind method, 双盲法) T+ z3 W2 ?' S7 e6 e: B
Double blind trial, 双盲试验
) b4 S0 g9 ~: TDouble exponential distribution, 双指数分布1 w8 s$ o& z& J f+ ~
Double logarithmic, 双对数
* ]' g( W5 s* xDownward rank, 降秩, W$ e; z) ~0 u
Dual-space plot, 对偶空间图
& L1 |$ V( y. D7 b" }DUD, 无导数方法. M- v) ?$ O" Y" O* M( {. g
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法" M( ^# F( p$ f [
Effect, 实验效应6 A2 v' |& K; i8 K
Eigenvalue, 特征值, r" G9 q! \ N' S2 ~
Eigenvector, 特征向量: z& |. l0 Y2 p1 V% o* U
Ellipse, 椭圆
+ [7 j0 Q" w- s% N. h$ x1 {1 ~3 e$ WEmpirical distribution, 经验分布
5 {7 f6 ~2 }. d0 k9 REmpirical probability, 经验概率单位% @( {2 M/ Y8 m5 S
Enumeration data, 计数资料- D/ t, R/ p# X$ j: q( y
Equal sun-class number, 相等次级组含量
8 [/ s' O9 d8 TEqually likely, 等可能
6 o$ |8 k4 u; e @5 YEquivariance, 同变性
: v# ~! Y7 l" HError, 误差/错误
+ n, M# Q, t$ e* TError of estimate, 估计误差3 H" i( V6 O- Y) U* l7 \4 L' P
Error type I, 第一类错误
" N; N# o8 O% g) L7 ~( PError type II, 第二类错误
% @) u N( x% z. U: WEstimand, 被估量
$ f( a+ G& h6 ~8 CEstimated error mean squares, 估计误差均方
H$ r2 y6 _4 n, H6 H0 FEstimated error sum of squares, 估计误差平方和" h' P' K! q4 l f
Euclidean distance, 欧式距离0 D' w% |5 }8 _- U1 G5 d% }
Event, 事件; B, N9 ^4 V- P
Event, 事件
! U0 }# ~3 F9 v( [ S8 mExceptional data point, 异常数据点
" @* o3 |4 e: N# U1 UExpectation plane, 期望平面" s) j1 h, l& N: P
Expectation surface, 期望曲面
6 A" k2 E3 u8 z* M) J2 qExpected values, 期望值
# ^8 z9 s1 I. @1 Z; _Experiment, 实验
/ \2 Y4 y; s$ m9 f( pExperimental sampling, 试验抽样
9 E% Y9 ]' N& J* VExperimental unit, 试验单位
2 H! v5 G, K2 ?" f6 yExplanatory variable, 说明变量
# Y2 S+ E1 w) @4 s. rExploratory data analysis, 探索性数据分析7 g* Q0 {" P8 ~
Explore Summarize, 探索-摘要8 z, \2 h* m8 G
Exponential curve, 指数曲线+ W/ O# N0 t0 G, E& M, s+ M# t
Exponential growth, 指数式增长
" w5 u( B2 P$ ?1 x' O, t: p4 pEXSMOOTH, 指数平滑方法
) p$ S+ M4 M: yExtended fit, 扩充拟合# E9 E g6 l h" P) j( @. ~
Extra parameter, 附加参数
$ K9 [$ q( l: s; e& p) VExtrapolation, 外推法+ i1 Y/ j5 v- r% e
Extreme observation, 末端观测值
& H, K7 x# a% _& t& \+ @Extremes, 极端值/极值
9 n \: a* {* ~' l( Z: lF distribution, F分布2 |9 [* n$ P2 g" L+ \5 m3 N+ S
F test, F检验
6 m4 ?2 B: c) @Factor, 因素/因子
; n6 \) ]9 z1 B/ a6 L: FFactor analysis, 因子分析" j }9 V2 d8 f8 C- [
Factor Analysis, 因子分析! G) @- J: X. Y" _* j3 q( d% M
Factor score, 因子得分 1 m$ z% D' T6 p( }
Factorial, 阶乘
7 r' A$ G+ K8 P5 JFactorial design, 析因试验设计: B$ ~! J% a/ K& S
False negative, 假阴性
0 ~& h2 n0 Z5 L6 `% SFalse negative error, 假阴性错误6 t7 m ?6 ~1 x, m
Family of distributions, 分布族
( w+ e+ s' q* u' f3 RFamily of estimators, 估计量族
( Q) d8 I' M wFanning, 扇面
S* Z B" _. |! Z* H( `8 m; \Fatality rate, 病死率- R3 I4 u: J5 X7 `7 d, X9 e
Field investigation, 现场调查
& e" D/ n. V2 v' TField survey, 现场调查
$ c/ H& j) n3 s# Y3 cFinite population, 有限总体 I. o( b2 a5 i7 t5 p0 @
Finite-sample, 有限样本
% p u) p) X# W: G' {First derivative, 一阶导数
/ m; U4 a7 o2 t( \' O! H8 }First principal component, 第一主成分3 Y/ c/ g3 ?2 X" F M
First quartile, 第一四分位数# h: t# E- I8 i$ H
Fisher information, 费雪信息量8 P2 t: C) h0 _( L( C
Fitted value, 拟合值
% u& S0 g+ h) R3 vFitting a curve, 曲线拟合
; G5 k# m; n& U7 R% R' R% XFixed base, 定基
5 d; Y- Z- |" K/ XFluctuation, 随机起伏. q9 v( _. t" D+ v8 D$ _8 n( ^: U
Forecast, 预测9 \; K2 O0 i* Q% e/ e
Four fold table, 四格表
' @3 b; J# S. i4 }2 \Fourth, 四分点
6 T* Y( \ M8 K1 ^. G1 ZFraction blow, 左侧比率( n, {) V8 t* X8 o3 X
Fractional error, 相对误差
; G, d( E+ T2 Z4 s. W. ^1 @Frequency, 频率
9 {9 Y& J; c6 b6 @$ W8 rFrequency polygon, 频数多边图
' T4 s! z2 ]6 ]6 B z8 z9 `/ DFrontier point, 界限点
3 Q9 F! L0 U1 a) |! Y g! {, TFunction relationship, 泛函关系
. A- U! Z2 e8 r9 hGamma distribution, 伽玛分布
& t n* r6 R6 v' n8 y6 tGauss increment, 高斯增量
. N! ~9 o6 U ~. t+ [$ cGaussian distribution, 高斯分布/正态分布1 ?; W& k1 f# i7 g% { i
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量( P$ p. D, @2 d: ~# V2 p
General census, 全面普查( @* m0 ]2 `& v- q8 y) d
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
% ~" e) M# {, L1 F# j- b7 tGeometric mean, 几何平均数- t# R# s J( S
Gini's mean difference, 基尼均差
( w H+ k, \: c* R/ hGLM (General liner models), 一般线性模型 # I9 t8 F' S& X& k# s }% n0 Y0 a- w
Goodness of fit, 拟和优度/配合度 T7 @/ W5 y, U6 \0 I
Gradient of determinant, 行列式的梯度
6 U% b: S/ g+ zGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
& O- m N( N7 u1 @, v: o8 IGrand mean, 总均值% Z, a S) }& X" y1 T( h5 O" m! t+ h
Gross errors, 重大错误9 H' z, c: a0 u* s% d6 e1 W
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
2 A- u. c7 M& f: g/ S! ^; `- O2 JGroup averages, 分组平均
3 Y2 F; B3 T; X$ {; QGrouped data, 分组资料- n* E* }, m! I4 C2 _: D/ k
Guessed mean, 假定平均数
+ a+ ]. S. Q/ j4 c6 f- QHalf-life, 半衰期4 ~* O8 V0 G! g& G, g
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
% Q# h( z% d1 _8 h! U E& ?Happenstance, 偶然事件* j- D; z5 x% }/ f2 W* H
Harmonic mean, 调和均数
r+ I* D9 X7 EHazard function, 风险均数$ O/ i |; g+ b* ^# T/ F( e% f7 i
Hazard rate, 风险率
( l: X" i' n3 | V9 fHeading, 标目 . @. Y' v2 I& C
Heavy-tailed distribution, 重尾分布3 e; i1 m+ D6 \
Hessian array, 海森立体阵
; I$ ?' C) B4 A0 B1 K9 V( p$ }Heterogeneity, 不同质
b( Y. Y& E9 q3 ]. k" EHeterogeneity of variance, 方差不齐 - M1 w. u N# K. B
Hierarchical classification, 组内分组
" e) [1 X! s' d% U: h; A$ DHierarchical clustering method, 系统聚类法
0 n9 K! v( Q: w9 V0 p: G! P! YHigh-leverage point, 高杠杆率点5 p. a1 Y0 |% L7 T% Z+ K" D
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- X' U: b b0 I, L U( zHinge, 折叶点/ }3 \& `. ?. ?4 I" A/ Z* ~ Q
Histogram, 直方图* K$ _: {' f! O1 ?; q0 r
Historical cohort study, 历史性队列研究
* m. h6 F4 ~6 o8 F, bHoles, 空洞- t+ |) C/ w! N" d$ P9 ~( N9 v% n
HOMALS, 多重响应分析
5 M" t4 R+ G7 H4 _1 xHomogeneity of variance, 方差齐性
0 r2 C8 S8 a! Z7 {" ` dHomogeneity test, 齐性检验
# n# v9 r- H& E4 }, ~; l: HHuber M-estimators, 休伯M估计量2 s( d. s7 q2 w& o3 j* U q
Hyperbola, 双曲线
# l2 m( q. c0 x) \7 X' qHypothesis testing, 假设检验
# L9 n2 f% O& b$ Q$ ^Hypothetical universe, 假设总体
2 |0 |% p5 k1 w @Impossible event, 不可能事件
( [8 L! k! _- j7 l9 f2 D9 m+ \Independence, 独立性
7 T. r2 U6 B/ K& }6 r- h$ n5 gIndependent variable, 自变量
1 ~0 f) Z# m+ g5 Z) S) J8 w& yIndex, 指标/指数' U7 z% E! G. L% J9 F
Indirect standardization, 间接标准化法: x! r6 ?: P- k3 ~: Z. {
Individual, 个体 W8 B( f' G' W8 K* b2 h# E
Inference band, 推断带) q1 Y) g1 d; @: N7 f
Infinite population, 无限总体
% R" r z- x+ a" {- y( r# rInfinitely great, 无穷大- P1 T- A! }6 ~1 P7 x- i
Infinitely small, 无穷小
1 n4 c7 V6 M& ^% W2 M, {, vInfluence curve, 影响曲线
( L( m' L' T) b; [2 I% T( d F% r9 D" [Information capacity, 信息容量' L- K) r, t' c; `" U) G3 ^5 d
Initial condition, 初始条件% I5 u1 Z1 `( R( n1 f9 M
Initial estimate, 初始估计值: {3 {* e+ p' r ^6 h+ w0 n" Q0 l. W
Initial level, 最初水平3 b0 _6 @9 k" D w) M0 r: {
Interaction, 交互作用0 ], Z3 c& x w' z( l
Interaction terms, 交互作用项
. T" E7 w6 `5 KIntercept, 截距
' M% n* Z+ f# h8 J2 RInterpolation, 内插法
; _) b- s2 L# ~) |/ d, w( tInterquartile range, 四分位距7 F0 X$ E4 M0 |0 l
Interval estimation, 区间估计; D. r7 B6 l1 U7 @9 ]' n$ `
Intervals of equal probability, 等概率区间
1 g0 x( I6 T6 F- k" kIntrinsic curvature, 固有曲率: I, W @* }' K+ S' I/ X. x
Invariance, 不变性
, Y8 i# K3 q$ z$ k( C- {Inverse matrix, 逆矩阵
8 z6 X+ p! Y: V# ^Inverse probability, 逆概率
6 n$ S! ~% _ O/ T, g2 QInverse sine transformation, 反正弦变换
& h1 a- Y1 L1 [, K! q& l: bIteration, 迭代
! c4 j6 [" l2 ?3 l9 _/ oJacobian determinant, 雅可比行列式8 X7 z/ {# I2 O5 _
Joint distribution function, 分布函数8 \! [ \- R$ `) m O, T9 [
Joint probability, 联合概率
5 e. p1 v! `4 t( H+ Y `Joint probability distribution, 联合概率分布& H: J2 ^! D! e+ u! H* q: V* b
K means method, 逐步聚类法
B1 d0 X/ `6 a( RKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 V- \6 u; I8 ]* d! N6 EKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图* P( P6 T4 p4 f
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关8 q+ x% m( E: v& G% s6 N$ [
Kinetic, 动力学
. G3 m. J6 F- {0 f fKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
1 i* n/ L; O) t7 d# BKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
- K8 V; p [* [" V" _Kurtosis, 峰度
, j! f, C m/ k; h6 yLack of fit, 失拟5 |6 I3 E: v7 l! g$ {. J
Ladder of powers, 幂阶梯
; ?1 G$ _( k4 v0 g z: Q" _Lag, 滞后. x5 V7 m# G4 Q# G1 T/ T% {
Large sample, 大样本
- |4 ?; M# S/ Q" `Large sample test, 大样本检验
3 c, J1 F0 ~* R! I9 Z1 _Latin square, 拉丁方& o+ k- C& o/ J' e, y$ z
Latin square design, 拉丁方设计
5 g5 T" x9 Y& N/ w) p& DLeakage, 泄漏
7 z$ \# h2 O. a6 b0 u2 ?Least favorable configuration, 最不利构形: I" {! g. T. p) c. }$ h
Least favorable distribution, 最不利分布
' a/ X! F: B" r6 D/ q$ i8 ?4 I( OLeast significant difference, 最小显著差法
4 L! N& l8 `) @) j9 e {Least square method, 最小二乘法: T, P H$ j! u: E7 l
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计0 F( b" [* Q' B9 s z* C6 Q
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合5 V5 b4 C* `; f& P. g6 q& U
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线, }$ e& k1 N2 K; n. }1 ^
Legend, 图例
: a9 K' L+ V: v+ v0 ?0 \L-estimator, L估计量
+ v6 V; ~9 y0 \- J% B9 r2 ^L-estimator of location, 位置L估计量
8 q( ]; C( x; I; m3 k0 F5 wL-estimator of scale, 尺度L估计量2 B- n( ~; O1 g: K# s" }
Level, 水平
5 p/ S1 i3 u5 ^ ^! |Life expectance, 预期期望寿命
+ ]9 F ~0 K! n- k2 b" HLife table, 寿命表9 x5 o) y/ z+ E# q
Life table method, 生命表法$ ^' ~1 C& ?& E1 a% n" |5 T0 o" L
Light-tailed distribution, 轻尾分布
, W1 s! Q. |- Y, d* h6 _( xLikelihood function, 似然函数4 A: V# `) u! d, T$ a# P
Likelihood ratio, 似然比
3 v0 [" ^, @3 Fline graph, 线图
: I M, J* I h5 m9 n" ^Linear correlation, 直线相关3 x3 [) f+ L0 F6 U* G, J
Linear equation, 线性方程
' H. d! _$ ~5 j3 \* V8 w" mLinear programming, 线性规划
7 q; @& |' B% p' |0 F K+ {Linear regression, 直线回归
( ^/ H' I/ {5 {* d2 G% mLinear Regression, 线性回归
1 S2 z1 u f! x& U' L9 RLinear trend, 线性趋势5 x) @4 F( Q" @2 _& [
Loading, 载荷
- ~& w1 \) e" I- N% o: _Location and scale equivariance, 位置尺度同变性/ h9 |2 A6 r8 _
Location equivariance, 位置同变性
$ U' ?% X6 G( Q: [5 x; @$ tLocation invariance, 位置不变性
# f: A/ l* W+ ZLocation scale family, 位置尺度族
. p4 `8 G, _3 ~9 x. m( |6 ULog rank test, 时序检验
- G# Z4 R5 ~% M6 k; U9 sLogarithmic curve, 对数曲线( ?* n- X9 d3 i }
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
8 A6 j3 w# |% V |& J( O0 E/ ^ U7 xLogarithmic scale, 对数尺度
) y8 m0 U8 A/ `7 G( o# g# [Logarithmic transformation, 对数变换
. Y9 N. K9 V7 WLogic check, 逻辑检查+ |: S$ \- B* h9 \/ ?3 v
Logistic distribution, 逻辑斯特分布( \; O! U# |% K8 F0 u
Logit transformation, Logit转换. ~2 q, M7 ?2 P# Q2 T" m
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
G+ l: r1 r& I. h' dLognormal distribution, 对数正态分布4 k1 q( z, B3 O8 a. b
Lost function, 损失函数
" z/ T, k2 t% s* z: i& b0 s" Z8 j- kLow correlation, 低度相关1 Y+ _: U! v7 c }
Lower limit, 下限2 K+ }3 _. b, W2 D0 {
Lowest-attained variance, 最小可达方差& o/ e" I3 ]3 s/ d. c! { B
LSD, 最小显著差法的简称
9 `5 K# J% N# y) Q. l( _Lurking variable, 潜在变量
1 J6 o1 i( F8 G2 f1 W9 Y" }Main effect, 主效应$ H$ w5 k4 v9 a. R" B
Major heading, 主辞标目: H, f9 y( G+ W+ [
Marginal density function, 边缘密度函数5 S- g; v, y6 n$ v6 Z
Marginal probability, 边缘概率6 w8 P' W4 B) Y) Y
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
! ~+ r& [2 N. a' v* |; SMatched data, 配对资料" s; r7 `. E- Z* S5 H
Matched distribution, 匹配过分布 W O j g9 M- W: z& F/ B6 `; ~& x. {
Matching of distribution, 分布的匹配
1 u' ]0 P+ R; X4 k7 v' nMatching of transformation, 变换的匹配1 s5 t0 v$ q8 u/ E5 G7 k/ A
Mathematical expectation, 数学期望# N) w' S7 ~! S; x2 |
Mathematical model, 数学模型, U* N: t3 k: g1 [# H9 o3 F
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
9 d9 l C( X- L4 d2 `5 a' J# DMaximum likelihood method, 最大似然法
* n# R0 Q7 Z. X2 D3 KMean, 均数9 O) f1 s! j' K2 u) A$ O! ?! g
Mean squares between groups, 组间均方. G6 l4 _0 k, E" Q
Mean squares within group, 组内均方
1 u" i3 \' G& w2 ? o) ]$ A6 t! S kMeans (Compare means), 均值-均值比较/ k# X% }6 d* }
Median, 中位数5 ~4 L; \3 j4 r! c1 A+ A
Median effective dose, 半数效量/ m r$ r" |' @" c l
Median lethal dose, 半数致死量8 @3 g9 l t& \ V# k# c: _& H
Median polish, 中位数平滑6 {# U) C6 W; M9 W
Median test, 中位数检验
. t7 f0 p! w8 x; y1 N. ^. KMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
9 }% |5 M* |, m3 T) E( Y9 IMinimum distance estimation, 最小距离估计
3 f' f7 c; p+ {- R nMinimum effective dose, 最小有效量# f: {3 V5 i2 j! I! Q! x
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ I- C4 ^$ ]! F( C2 ~" Y& }- {; tMinimum variance estimator, 最小方差估计量
4 O' {: R% X. X9 A" SMINITAB, 统计软件包( j5 q, ^ L- C* t8 p
Minor heading, 宾词标目
y, H5 C; b% h6 g; S' c! `Missing data, 缺失值* z9 ]; m" X1 U
Model specification, 模型的确定0 {6 M" O0 }# R& ]* \
Modeling Statistics , 模型统计
5 j( g/ U" o4 h, W4 a z) n" oModels for outliers, 离群值模型. u: V* B& ]0 p& d8 z/ i- w
Modifying the model, 模型的修正; A: c4 L& ]+ J% P1 c. d4 B6 q$ k
Modulus of continuity, 连续性模
% K& n" {: o) o v" o; X# Y( jMorbidity, 发病率
5 {( h: c) R6 e, ~Most favorable configuration, 最有利构形
( u& H' ^* Z k( IMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 q& f1 g1 K3 AMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归 z- V, S8 X7 w, y$ q- D3 I: `
Multiple comparison, 多重比较: A$ \1 h n' i; t
Multiple correlation , 复相关
( o9 X3 W8 x v2 I& OMultiple covariance, 多元协方差9 R6 _/ ]3 l/ [ ^ n
Multiple linear regression, 多元线性回归 g. y- Z% f# {9 |8 ^: H
Multiple response , 多重选项* t$ j$ n+ |$ {+ c+ c: n8 l
Multiple solutions, 多解
. g$ X5 V# ] q& g; MMultiplication theorem, 乘法定理
; e+ p7 t4 I8 {7 f7 bMultiresponse, 多元响应
" e: T& N8 I! l. p7 u. d( M( p! S# gMulti-stage sampling, 多阶段抽样
. D- {5 u# Q$ i( E/ qMultivariate T distribution, 多元T分布
2 K% t" Q" O8 @% t) bMutual exclusive, 互不相容6 N6 N1 D* F [
Mutual independence, 互相独立( L4 }& P: Y) H3 p* z# S( R
Natural boundary, 自然边界
0 K& z$ n7 I- p" {% INatural dead, 自然死亡
; I5 h, U: T9 l9 N+ \Natural zero, 自然零; E$ q$ i9 b0 h
Negative correlation, 负相关4 O7 L5 x' c: n, C5 U/ C" R- A
Negative linear correlation, 负线性相关- e( b3 A! |! K5 {+ r1 H$ p: S! S
Negatively skewed, 负偏0 {) G0 ~0 a0 J: \4 B2 t- v! @
Newman-Keuls method, q检验# Q1 D4 e2 }% q- x# x* O
NK method, q检验* y1 O! S# p; w+ B) c! z& j1 B
No statistical significance, 无统计意义" F! f; T( X9 |5 Y/ X! h' o1 }
Nominal variable, 名义变量
J4 l: y9 P/ lNonconstancy of variability, 变异的非定常性/ ?$ E7 H! D5 i2 h; N! T
Nonlinear regression, 非线性相关
! M) j6 Q. c3 U0 n- }Nonparametric statistics, 非参数统计) e! M/ Z5 s# q& P. h! h- L) r- |
Nonparametric test, 非参数检验8 E( n7 B( l( r3 q& K# J6 w
Nonparametric tests, 非参数检验
) I) s% g* {( s- WNormal deviate, 正态离差5 [7 s5 f5 D& \4 Z( c5 G
Normal distribution, 正态分布0 N+ i3 F2 a/ k7 S$ H/ U: B4 i
Normal equation, 正规方程组
3 J' s! R Y" v% ], N1 jNormal ranges, 正常范围' o3 H* |* I( L( Z* O
Normal value, 正常值' L# _3 n9 E( Y4 ?: R! m
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
5 q+ n1 n' ]$ ~/ l$ i2 K5 r( P4 b4 c9 p* VNull hypothesis, 无效假设 . b9 [# m) o+ p/ ]0 B5 }
Numerical variable, 数值变量
& e: P; j8 n, ]8 d& EObjective function, 目标函数
, G8 ~ l& T# B- }5 Q8 V; r2 mObservation unit, 观察单位1 J3 ], C& v- J) W4 p1 S3 _& d& U
Observed value, 观察值9 h9 Q7 u/ ?, m1 t! s
One sided test, 单侧检验
% ?' r, p, `5 B) GOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
6 R/ Y2 g1 ]' F, U2 ~; B+ XOneway ANOVA , 单因素方差分析
1 V2 b+ a2 t# Q+ jOpen sequential trial, 开放型序贯设计
, ~) t9 [2 w: O0 M7 b v$ ~! WOptrim, 优切尾8 E, g i- ?( r$ d. @% o b
Optrim efficiency, 优切尾效率9 b$ W0 ?- `! @. U7 i& r
Order statistics, 顺序统计量
" _4 o% K8 R9 T% A( Q! uOrdered categories, 有序分类
% \5 E: e' _' rOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
5 Q; |' W' \1 TOrdinal variable, 有序变量* n6 K* q5 U; H. {( S
Orthogonal basis, 正交基
/ s; ]% Y4 ] r# w* h. AOrthogonal design, 正交试验设计
: a" @; E! c2 X3 b/ y+ J0 yOrthogonality conditions, 正交条件
, r* `9 D8 K& N* R4 t8 a0 m. }/ M- ?ORTHOPLAN, 正交设计
, o' R1 c3 U7 ^" }) FOutlier cutoffs, 离群值截断点
# J$ D4 A+ y. C$ \7 H; `1 COutliers, 极端值: M. m! L8 S& b- x6 z. p0 W
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 5 _0 V8 U b1 B7 v0 D
Overshoot, 迭代过度
+ M* Z. ^/ ^5 z' i RPaired design, 配对设计
6 v! {2 g: e# {# j9 y2 ?8 YPaired sample, 配对样本
/ C; z. a+ {; G7 d$ GPairwise slopes, 成对斜率
' U4 u4 P& |" s& p! TParabola, 抛物线4 S+ k# t5 x5 Y6 j2 k& ?
Parallel tests, 平行试验' [. q/ f# d8 w* _2 D/ H
Parameter, 参数
/ f. O# o9 B* n7 x, b$ ?5 _Parametric statistics, 参数统计 u& E7 S. i, q) [, |3 k
Parametric test, 参数检验
a: Z, N# R" |, nPartial correlation, 偏相关; p F$ }3 X. h# Y ^' C
Partial regression, 偏回归
( K0 k: R9 O: t# ^1 f, p4 B& @Partial sorting, 偏排序
4 k! }$ ?" v9 U6 I" g* oPartials residuals, 偏残差
* E8 F x: Z [7 y1 N0 O, T( \9 v# MPattern, 模式
- L! I& h4 J% P5 j. LPearson curves, 皮尔逊曲线
& ~3 `5 ~) U9 Z) b' f) j7 cPeeling, 退层! [6 L! Y( J X' e+ x
Percent bar graph, 百分条形图5 _4 E6 Q( t0 t) i) F5 u; f8 m
Percentage, 百分比9 \# `4 T" j2 p2 v+ g
Percentile, 百分位数
8 Q& C0 e$ Q. F H7 O; [Percentile curves, 百分位曲线
* m9 q& r4 ^: @- ?/ j( x1 GPeriodicity, 周期性' g2 y+ y r& W9 F
Permutation, 排列1 j. [2 b8 c4 ]. n( e
P-estimator, P估计量
! c5 w' O, Z' VPie graph, 饼图
% ]+ s/ D6 K" Y$ \( F. yPitman estimator, 皮特曼估计量
$ Z# R% }2 g l) sPivot, 枢轴量
3 d/ e7 ]$ F) a( V% K) A* bPlanar, 平坦8 q; N9 c/ T3 p& X3 p+ J0 b/ c
Planar assumption, 平面的假设7 L. r2 J, u: V8 b
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
! l! E4 s3 s5 ]$ o$ i% ^Point estimation, 点估计
& v" r+ x4 I) F7 Q, iPoisson distribution, 泊松分布
8 R) g7 Y1 t9 _( d( l4 u2 SPolishing, 平滑% r: }. A' p1 P6 m( H
Polled standard deviation, 合并标准差4 T3 s8 t& K( K, }9 ~. E: f
Polled variance, 合并方差
. ]& [( m2 P! s4 x) w5 C, {Polygon, 多边图
$ f9 Y- |1 O2 w8 {. Q2 L6 _Polynomial, 多项式
) k5 m/ S: u* ]Polynomial curve, 多项式曲线
4 U4 R( J+ |" r( t/ ]/ c5 v6 FPopulation, 总体
4 P2 O$ I- D: q9 f* }Population attributable risk, 人群归因危险度6 [) F& F$ H2 q, b* ^1 `7 `! Y
Positive correlation, 正相关
" J: v8 M4 ?; V# y* k/ _Positively skewed, 正偏
; b2 [& b6 a3 L* @ `! V4 k. o5 pPosterior distribution, 后验分布
" `# {9 r% S e# {( y' aPower of a test, 检验效能
- E& @ `9 _) [- O" ^Precision, 精密度
- B" X6 v7 Q- M2 x8 u" rPredicted value, 预测值2 Q; A( v, C8 L' v9 i" S- g
Preliminary analysis, 预备性分析
7 K7 k5 j% c7 n% A2 y) x. IPrincipal component analysis, 主成分分析
- y8 m1 I) W T: F5 ?% bPrior distribution, 先验分布
0 {7 A: h8 |4 }# K; {Prior probability, 先验概率
& {0 ~+ m9 {6 \# N9 R9 ^% y" O0 C0 V5 @Probabilistic model, 概率模型
4 B. E4 @3 B- I9 l+ G8 Q. W2 Lprobability, 概率0 G/ X; K- j4 d& z9 V
Probability density, 概率密度) B: f5 i# t# s- u1 W
Product moment, 乘积矩/协方差
+ }; M7 K# \3 ^- yProfile trace, 截面迹图
5 f G; m! T$ mProportion, 比/构成比
4 ^- {! S% v- p& _- B) mProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样9 h0 q% u- c L" H9 x% _4 B( B7 m
Proportionate, 成比例. u8 { y+ j E3 U4 d3 P( F# K
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量4 B% g+ x6 v6 K1 \% v
Prospective study, 前瞻性调查7 {8 _9 y2 e" h% G; Z: [8 C- A
Proximities, 亲近性
- w0 l7 L/ [6 Z' b TPseudo F test, 近似F检验
; {) A+ U9 f* ^1 O- n9 W- ^" \Pseudo model, 近似模型
) v% W; E- U9 `4 m0 A7 h x7 V2 ~2 CPseudosigma, 伪标准差8 M4 ~* _% {/ }! h) j
Purposive sampling, 有目的抽样7 H7 V, t+ q, l9 ?
QR decomposition, QR分解
8 E1 p8 q1 |2 yQuadratic approximation, 二次近似" W' Q3 c/ k8 w/ I" K6 H: c9 v
Qualitative classification, 属性分类
4 s6 [4 a: h `) y1 Z; fQualitative method, 定性方法& Y2 {2 Y, L8 I" a# O# \0 C4 {; _- O
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图& x7 ^; a5 E+ `/ J/ ^, n1 r _
Quantitative analysis, 定量分析* A# K/ S; V+ Y7 h8 ?0 ]0 V3 P
Quartile, 四分位数
6 y8 |' Z" N1 r9 `9 M* o9 z# bQuick Cluster, 快速聚类* ^4 p& Y3 } H4 p% L, P8 _
Radix sort, 基数排序- M+ e- G2 o% C, Y; ]
Random allocation, 随机化分组/ x5 s( w. W1 @0 d1 j
Random blocks design, 随机区组设计
! D( I. h8 e, W% j! j& G9 MRandom event, 随机事件
. d8 }' e4 b: D* N# yRandomization, 随机化; M; N( i8 C% H
Range, 极差/全距& b7 E) C0 S, k- I( p
Rank correlation, 等级相关
6 s3 t8 E/ k& E% T9 e8 PRank sum test, 秩和检验, n' E! `$ J; m; y( x
Rank test, 秩检验$ K, L6 L8 u* v
Ranked data, 等级资料& V+ j# [, c4 w. z
Rate, 比率
9 B% V+ u$ X1 U4 D% _$ _Ratio, 比例
; I4 q- d" }+ i6 S" zRaw data, 原始资料
7 E& x5 i2 m5 ~6 M/ W* ORaw residual, 原始残差
* h7 V; k; O R/ xRayleigh's test, 雷氏检验
, Y* [7 B- _6 }3 t$ g, x) |* W6 TRayleigh's Z, 雷氏Z值 9 {$ i( T3 H8 h5 I4 S
Reciprocal, 倒数
2 S- s* P$ R/ WReciprocal transformation, 倒数变换& o" e/ U" y/ F, H
Recording, 记录+ f) S( k3 i, E- X$ t& c
Redescending estimators, 回降估计量5 Z7 C* Z$ r3 Y
Reducing dimensions, 降维5 G b8 j1 N% n0 P* ~3 ~
Re-expression, 重新表达
5 h! z* p( ~9 Q7 UReference set, 标准组 t; B6 \9 ]4 r# u
Region of acceptance, 接受域& J8 @, b/ O$ Y
Regression coefficient, 回归系数
! [$ L3 ^& L% C% K, {2 ~) \Regression sum of square, 回归平方和
$ g7 t' d9 H% k& t! iRejection point, 拒绝点) ^# N( d7 C' n7 k: J
Relative dispersion, 相对离散度
0 z- Y( E3 E4 W, c/ j% o! ~Relative number, 相对数: ]; f' _* ~: B4 `( Q
Reliability, 可靠性
@8 x) v S/ O7 M( \' wReparametrization, 重新设置参数9 x6 i1 v' e" `% h! `7 E. w" @
Replication, 重复
+ ], \* G. a& J! Q7 X6 m0 U9 A dReport Summaries, 报告摘要
; T" R- ~. g$ ~" DResidual sum of square, 剩余平方和
+ `0 _' k) F* t. h4 U6 dResistance, 耐抗性
5 r1 ^# D2 C Y0 f& z* h! ^& gResistant line, 耐抗线
0 J% w6 z# |5 Z% w1 g* Q6 AResistant technique, 耐抗技术
" q) |+ G1 N$ y4 q1 A8 FR-estimator of location, 位置R估计量
5 f" F! V. T M) b/ T% N' rR-estimator of scale, 尺度R估计量
3 ~3 i+ t1 X- z; gRetrospective study, 回顾性调查
: t0 k: @& K0 R: q( S3 eRidge trace, 岭迹
- P4 p* ?; h5 v; H+ v9 HRidit analysis, Ridit分析
( C6 Z g# l. y: H5 D5 ?Rotation, 旋转
" | k0 o# z5 X# m9 DRounding, 舍入! X e: Y2 ?* `" J
Row, 行
/ W0 [) b b& z9 IRow effects, 行效应2 N! D7 F9 D. a
Row factor, 行因素
/ ?) f' [9 E4 iRXC table, RXC表# \; m/ _: H$ w( ?
Sample, 样本
) J, I Z1 l! [" CSample regression coefficient, 样本回归系数
: a6 E* {/ D. c4 Z, A" USample size, 样本量6 k7 i+ S. E# q% \
Sample standard deviation, 样本标准差
+ P, _/ l9 T9 h( O( m' ?Sampling error, 抽样误差9 {1 V% [2 p1 P
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包' F; i$ X+ K6 P
Scale, 尺度/量表
$ M" B8 U9 |4 u' UScatter diagram, 散点图
! C- t* D. O8 C5 k+ s- lSchematic plot, 示意图/简图& N/ h4 L+ y1 T' u
Score test, 计分检验% s* x M& A# s) ^% _5 t
Screening, 筛检
8 [% s( h6 X& H6 R! [SEASON, 季节分析 9 d& O8 C' u! t" ?' \
Second derivative, 二阶导数
5 Y8 f* D0 J- r$ @6 H+ j7 |Second principal component, 第二主成分( y& F: D0 r \! q6 M) c
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
- x$ z2 O' B+ p8 v4 pSemi-logarithmic graph, 半对数图
8 j$ T8 W1 ]- Q" ]; e& RSemi-logarithmic paper, 半对数格纸1 u, a9 q5 Q& x. K- B( i
Sensitivity curve, 敏感度曲线
. C" b: k9 F' X3 fSequential analysis, 贯序分析
; Z) F: a' y) v! QSequential data set, 顺序数据集* \9 n+ R" d- _
Sequential design, 贯序设计3 C# V8 e( d" @2 b
Sequential method, 贯序法
5 S( j; I1 M0 w; x/ }" DSequential test, 贯序检验法
% D2 u9 Z: U: vSerial tests, 系列试验
' Q: c1 K7 U" |Short-cut method, 简捷法 ( z6 X/ e- N9 I
Sigmoid curve, S形曲线, J% d- F' i. h9 P
Sign function, 正负号函数6 j4 d$ G: j2 r. ^# y: F
Sign test, 符号检验
3 M( |% r/ ^! K2 N* |Signed rank, 符号秩8 U1 \4 k' K) a$ ] u; Q/ J
Significance test, 显著性检验' Q( H0 S# ~5 o) r5 i* l9 |* z6 w& L
Significant figure, 有效数字7 r: @3 X0 ~0 b/ z
Simple cluster sampling, 简单整群抽样( A B. \0 s0 H( R2 [
Simple correlation, 简单相关
. T7 H6 W. [# R5 TSimple random sampling, 简单随机抽样0 a: z) i) `0 {
Simple regression, 简单回归
2 R% {( s2 O4 a8 U- |. C3 a* `. wsimple table, 简单表
3 o1 ^* M- X5 M% J7 `* dSine estimator, 正弦估计量
& ?& [: M9 ?* R6 N0 rSingle-valued estimate, 单值估计
7 n/ D, K) Q# O: ?. A$ A- K' uSingular matrix, 奇异矩阵
8 X4 k4 d' |5 \5 tSkewed distribution, 偏斜分布
e& M) m8 v* T: d; z) f! a! A) lSkewness, 偏度
: I' I$ V4 V$ s: K7 xSlash distribution, 斜线分布
. ?3 h: D' v4 s& c- ZSlope, 斜率
$ w" z0 M D, V4 M# w% \* ^Smirnov test, 斯米尔诺夫检验) o4 N; D8 y% s+ }
Source of variation, 变异来源
, G; g# |5 @7 ySpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ ]/ R$ E- } B9 J) sSpecific factor, 特殊因子: q7 K" r: L6 R9 D% j$ o; L- O1 E
Specific factor variance, 特殊因子方差
9 y5 V; a4 s/ _7 USpectra , 频谱
, A) B" ?# L3 cSpherical distribution, 球型正态分布* c# M2 y% J3 |% n: l
Spread, 展布
* p" v! J( [+ O: W0 jSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
7 C( L# s* e) ~: dSpurious correlation, 假性相关
. r5 \# D2 _: |% @5 Q2 B2 \* DSquare root transformation, 平方根变换8 c, {" T5 T( {) |/ B: X
Stabilizing variance, 稳定方差
; R }- \ X: u4 lStandard deviation, 标准差
" V, m- h. k' G6 C+ Y* |/ DStandard error, 标准误
, `" f# R6 @8 z- p9 BStandard error of difference, 差别的标准误
! v) ^0 M1 I! C' N4 CStandard error of estimate, 标准估计误差
) O2 Z5 I8 m u2 M7 `Standard error of rate, 率的标准误* N: T/ n# U. }
Standard normal distribution, 标准正态分布) D7 r! ]7 F; q+ B; M; N0 I6 e
Standardization, 标准化
" O5 a! u+ D- j$ v6 e* XStarting value, 起始值- ~2 {- W) V3 Y' n- n
Statistic, 统计量3 ]3 f/ t% d0 j* H/ U0 ~4 X3 t2 U
Statistical control, 统计控制/ A3 |. w \# x0 ~. }" z
Statistical graph, 统计图
2 W# E0 d0 A8 q# iStatistical inference, 统计推断& p7 C- [9 r" c; h8 |& N
Statistical table, 统计表
9 }; ^0 S% v. x# W* n* o% ?: ySteepest descent, 最速下降法1 z% ?2 z; y' b3 ?
Stem and leaf display, 茎叶图
/ }$ T/ l8 o6 M: X1 ~5 m0 S& c9 ^Step factor, 步长因子
" K I8 d; k" f, m3 o9 k; o* K5 eStepwise regression, 逐步回归( @) P$ Z3 L3 x7 [- ]
Storage, 存
2 O. V/ t" m) u- {6 H5 k( c0 M% qStrata, 层（复数）1 |; t. ]3 U# b0 B: `
Stratified sampling, 分层抽样" L* u0 A1 B- S" C
Stratified sampling, 分层抽样4 g! h" e! D' r" w
Strength, 强度
~9 A/ g* H3 s7 AStringency, 严密性( P# s1 ^6 R7 o% A2 V- z! F' ^ X2 u
Structural relationship, 结构关系7 |/ x B1 p3 W7 h; r, M. q+ ~) p- ^) i
Studentized residual, 学生化残差/t化残差4 c2 y& T. j- T. h8 F
Sub-class numbers, 次级组含量
$ U* K) u8 o1 [5 U7 l6 hSubdividing, 分割
9 \- v/ B3 \: }$ H; N# g+ r! T4 tSufficient statistic, 充分统计量
( o- [: V9 V& ~ Z. Q2 R0 FSum of products, 积和/ W2 @& T$ H+ j) D; b! P% l
Sum of squares, 离差平方和
8 Q* G3 c( r$ P4 XSum of squares about regression, 回归平方和 E2 ~+ o$ \8 v: l' n) h; B
Sum of squares between groups, 组间平方和/ e+ F) V u/ z
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
- T2 ~$ t0 I& X& e# x; |$ k3 ?$ qSure event, 必然事件 g/ G* p! r& k3 m
Survey, 调查
. v9 A+ d! V) d9 H [, RSurvival, 生存分析1 Z4 S1 \3 \5 y0 L% P6 P% ?
Survival rate, 生存率
' r6 L2 ]+ R$ ^9 x. s8 pSuspended root gram, 悬吊根图
$ q4 A9 M9 {! }* CSymmetry, 对称5 {/ O% N* X8 Y" t4 |/ S8 z* [' k
Systematic error, 系统误差
( F5 O8 b+ O M8 j; ?Systematic sampling, 系统抽样
( ]9 q V2 w! V6 aTags, 标签
4 _4 K3 ]3 i2 c: D& c& x; B5 f) aTail area, 尾部面积4 x. ^, |4 G9 O0 z
Tail length, 尾长6 _% [) O' j8 Z# m/ A4 B
Tail weight, 尾重
0 g1 ^* v) L$ {7 s2 a3 [Tangent line, 切线8 P( M6 D8 `4 [5 C6 e
Target distribution, 目标分布
5 B3 ^' q0 m6 C5 }8 w: r4 |Taylor series, 泰勒级数3 y: j9 X2 j( m! u$ ~$ v2 B
Tendency of dispersion, 离散趋势6 i1 i3 M, S( V+ ]! P
Testing of hypotheses, 假设检验
- J7 ^3 V5 @6 s/ V7 oTheoretical frequency, 理论频数. T/ x3 K2 I( ~1 v
Time series, 时间序列
( ]- ~: v! N! `' H! WTolerance interval, 容忍区间0 F8 ^' ~+ Z! H M% i. U! n
Tolerance lower limit, 容忍下限( }# q( n) {" _, Z7 m, `
Tolerance upper limit, 容忍上限
9 P% L+ I, y+ g/ d; h( {Torsion, 扰率4 p7 u& j( o9 N7 S0 g% q
Total sum of square, 总平方和
4 u5 h7 O% p% D2 F8 t5 J. \9 t9 Z& MTotal variation, 总变异3 [8 N1 G6 g+ }& y& s9 S6 d( t! W- C
Transformation, 转换
1 d1 M) d' W8 N. N% J6 fTreatment, 处理1 P6 y9 C0 \5 T- [" \: [" `$ k
Trend, 趋势
, h1 W0 k& f. O9 n; ]4 w: \3 ~7 NTrend of percentage, 百分比趋势
2 J# o8 M5 s2 ~ [Trial, 试验! t0 U1 O1 o' _7 c
Trial and error method, 试错法
! E7 p& {3 P$ d5 hTuning constant, 细调常数# ~0 P# p0 }$ l* j( N1 _6 [& B
Two sided test, 双向检验
8 p) O( ~7 } @. r, C7 WTwo-stage least squares, 二阶最小平方0 U: o+ P5 r' K7 j
Two-stage sampling, 二阶段抽样' Y6 e9 R" x4 v, m
Two-tailed test, 双侧检验* W1 X1 H& j4 M8 S& y
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析6 X5 O# h8 Z8 M8 x2 @: k" f
Two-way table, 双向表- P) v0 h' u3 f% k
Type I error, 一类错误/α错误
- j1 N4 d) c. S! @* y; x, IType II error, 二类错误/β错误: Q8 A8 P' A# i$ X. {: l. _
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
, x% ^3 k x; DUnbiased estimate, 无偏估计
/ h8 r4 D7 Z6 y h6 R1 CUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归' g9 c! k3 ]$ I
Unequal subclass number, 不等次级组含量
! ]. ]0 b8 V/ I* T6 {Ungrouped data, 不分组资料
; l0 S# z, I, n' Q6 _ gUniform coordinate, 均匀坐标0 ?+ c! I+ w g2 y/ X& \4 M
Uniform distribution, 均匀分布* _9 O/ p- A" K X$ O* O& x
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计. N" D5 {3 |8 `$ u1 l8 j+ B
Unit, 单元
: G% t/ h; ~$ D1 [7 Y7 ~Unordered categories, 无序分类
9 H( U( a( U& T/ @7 c3 rUpper limit, 上限
3 _! ?$ r+ N( H; NUpward rank, 升秩
' z7 \; e$ X5 H @2 h4 [Vague concept, 模糊概念5 H& h* ~! m; S6 E c, h1 B2 \9 I; X: M
Validity, 有效性4 `9 Q+ ~* J8 U& I
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计0 j' K* b1 r& S
Variability, 变异性! `+ A- g2 v9 p7 g9 F, n$ c
Variable, 变量
7 W, L- s# I+ \9 gVariance, 方差" ~+ T) G+ [! Z5 L8 I3 E, N3 {; l
Variation, 变异1 @4 z/ q, {; B/ W, B
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转, O: U2 o) R+ k7 o1 Z! o2 Q6 @
Volume of distribution, 容积
1 s8 W3 |: r: ^. nW test, W检验) @/ o" t, [! D4 ~2 s) Z
Weibull distribution, 威布尔分布3 O8 {. y% S* v% M0 ?7 y3 p
Weight, 权数- p6 X# z, f8 N" |% _% T' A
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
+ X3 [7 l0 g0 j+ t: AWeighted linear regression method, 加权直线回归
9 b. _! T7 p! q r3 A$ g1 QWeighted mean, 加权平均数1 \+ n8 F; Y; X2 u+ E9 O9 y7 T
Weighted mean square, 加权平均方差
2 g. s' w$ [0 lWeighted sum of square, 加权平方和' B2 E3 Q* b; y- N) P
Weighting coefficient, 权重系数
( |) e5 ~5 `5 T# H# fWeighting method, 加权法 " Y8 `" j1 a2 ~6 b$ x: z8 b
W-estimation, W估计量
# K9 m# y5 |, N5 R( [W-estimation of location, 位置W估计量
% k6 X+ r- j: \5 r9 {# g: E1 `Width, 宽度 ?. d* X& A( L6 ~; _. d
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验2 Q) E! f% A! [7 c7 @% ~
Wild point, 野点/狂点2 P+ h* f- x$ Z& _9 k. k
Wild value, 野值/狂值# {8 f2 u0 v+ H% Z( E9 P) c
Winsorized mean, 缩尾均值 S; B( \# v. c- D/ f( I" Z
Withdraw, 失访 3 t3 p2 s! i2 m- \( W
Youden's index, 尤登指数/ o) x1 D5 u) |1 Q: ]% K( J2 ^4 U
Z test, Z检验
( Z% K* S3 J* F& L4 f% mZero correlation, 零相关
( H( y& \( w% ~; y4 ~3 U# }; QZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
